{smcl}
{* 5 Sep 2023}{...}
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help for {hi:csxmvarsel}
{hline}

{title:Title}
{p 4 4 2}
{bf:csxmvarsel} —— 一键控制变量选取(试行版)

{title:Syntax}
{p 4 4 2}
{cmdab:csxmvarsel} {varlist} {ifin},{cmdab:cx:}{cmd:(}varlist{cmd:)} {cmdab:cnum:}{cmd:(}number{cmd:)}

{title:Description}
{p 4 4 2}
{cmd:csxmvarsel} 根据判定系数一键进行变量选取，使得加入的控制变量能让主要变量尽可能地显著。{p_end}
{p 4 4 2}如从预选控制变量组C中选择n个更适合模型Y(X)的控制变量,则代码为: {p_end}
{p 4 4 2} {cmd:csxmvarsel} Y X,cx(C) cnum(n){p_end}
{p 4 4 2}主要步骤如下:对于被解释变量Y、一组核心解释变量X和一组控制变量C,考察C中每个控制变量ci对应的模型Y(ci)的R²与Y(X,ci)的R²的差,选取差最大的ci做为选取的最优控制变量;{p_end}
{p 4 4 2}若要选取多个ci,则将已选出的ci归入X,重复进行选取.{p_end}
{p 4 4 2}大致思路为,当选取的控制变量更适合核心解释变量时,对核心解释变量做方差分解,核心解释变量带来的R²提升应更大.{p_end}
{p 4 4 2}不足:选出的控制变量系数可能不显著,或与被解释变量相关性不显著.{p_end}

{title:Examples}
{p 4 4 2} *-使用示例数据集auto,dta，以gear_ratio为因变量，固定加入weight和length，在rep78 headroom turn displacement price中选取2个控制变量进行分析 {p_end}
{p 4 4 2}{inp:.} {stata `"sysuse auto.dta,clear"'}{p_end}
{p 4 4 2}{inp:.} {stata `"csxmvarsel gear_ratio weight length,cx(rep78 headroom turn displacement price) cnum(2)"'}{p_end}

{title:Author}
{p 4 4 2}
{hi:兰州大学 陈志豪}{p_end}
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